Cómo hacer referencia dinámica a variables en JavaScript para pruebas de dramaturgo

Aprovechando la referencia dinámica de variables en el dramaturgo

En los marcos de automatización de pruebas modernos como Playwright, el manejo eficiente de los datos de las pruebas es crucial. Un escenario común implica leer datos de un archivo JSON para completar los campos de entrada durante las pruebas automatizadas. Esta práctica reduce la codificación y aumenta la flexibilidad de los casos de prueba.

Sin embargo, pueden surgir desafíos cuando ciertas partes de los datos, como propiedades específicas dentro de un objeto JSON, deben determinarse dinámicamente. Un ejemplo común es cuando los nombres o valores de las propiedades deben establecerse en tiempo de ejecución en lugar de codificarse en la lógica de prueba.

JavaScript ofrece capacidades dinámicas de referencia de variables que pueden ayudar a resolver este problema. En lugar de codificar los nombres de las claves, puede utilizar la flexibilidad de JavaScript para construir estas claves dinámicamente, según el contexto de la prueba que se esté ejecutando.

En este artículo, veremos cómo implementar esto en Playwright. Modificaremos una función para que una parte del nombre de una propiedad JSON pueda determinarse en tiempo de ejecución, haciendo que el código sea más reutilizable y adaptable a diferentes escenarios de prueba.

Implementación de referencias clave dinámicas en dramaturgos para una automatización flexible

Los scripts proporcionados anteriormente se centran en abordar el desafío de acceder dinámicamente a datos JSON dentro de una prueba de Playwright. Normalmente, los datos JSON son estáticos y, al acceder a propiedades profundamente anidadas, los desarrolladores tienden a codificar las rutas de las propiedades. Este método funciona pero carece de flexibilidad. Para resolver este problema, se emplea referencias de claves dinámicas para generar nombres de propiedades en tiempo de ejecución. La idea central es reemplazar los nombres de propiedades codificados (como _fullUkLicence_carInsurance) con variables que se puedan pasar a la función cuando se llame. Esto hace que la prueba sea más adaptable a los cambios en la estructura del archivo JSON o los datos que contiene.

En la primera solución, el script utiliza literales de plantilla de JavaScript para construir dinámicamente el nombre de la propiedad en función del parámetro de entrada. conjunto de respuestas. Al pasar diferentes argumentos, la función puede acceder a diferentes propiedades en el archivo JSON sin modificar el código. El uso del método locator() en Playwright garantiza que el campo de entrada correcto esté orientado en la página web. La función locator() aprovecha la pseudoclase :has-text() para identificar elementos que contienen un texto específico, lo que la convierte en una forma eficaz de interactuar con elementos dinámicos durante las pruebas. Este método nos permite completar un campo de entrada con los datos correctos del archivo JSON según la selección del usuario.

En la segunda solución, llevamos la referencia de clave dinámica un paso más allá mediante el uso de una función auxiliar llamada getNestedValue(). Esta función divide la ruta a la propiedad en una matriz usando split() y luego usa reduce() para recorrer la estructura anidada del objeto JSON. Este método es particularmente útil cuando necesita acceder dinámicamente a propiedades profundamente anidadas. Agrega flexibilidad, ya que puede pasar rutas dinámicamente sin codificarlas. La capacidad de manejar estructuras de datos anidadas es crucial en archivos JSON complejos, donde los datos pueden estar enterrados en varias capas de profundidad.

Finalmente, la tercera solución introduce el manejo de errores y la validación de entradas mediante bloques try...catch. Esto garantiza que se detecte cualquier error durante la lectura de archivos, el análisis JSON o el acceso a las propiedades y que se muestren los mensajes de error adecuados. Por ejemplo, si la función se proporciona con un valor no válido conjunto de respuestas, arroja un error personalizado, lo que garantiza que el script no continúe con datos incompletos o no válidos. El uso de throw new Error() agrega robustez a la función, mejorando la confiabilidad de las pruebas. Además, funciones modulares como loadTestData() y getAnswerValue() ayudan a mantener el código organizado y reutilizable, mejorando aún más la capacidad de mantenimiento y escalabilidad del script.

// Solution 1: Dynamic Key Access in Playwright
const fs = require('fs').promises;
async function answerMyDetails(answerSet) {
  const testDataFile = './myJsonFile.json';
  let data = await fs.readFile(testDataFile, 'utf-8');
  let testData = await JSON.parse(data);
  // Dynamically access the answer property based on the answerSet argument
  let answerKey = \`answer_\${answerSet}\`;
  let answerValue = testData.myDetailsPageQuestions.vehicleReg[answerKey];
  await this.page.locator('div:has(> label:has-text("Some Text")) input').fill(answerValue);
}
// This function now dynamically references the JSON key based on the input parameter answerSet.

// Solution 2: Template Literal Key Construction for JSON Data in Playwright
const fs = require('fs').promises;
async function answerMyDetails(answerSet) {
  const testDataFile = './myJsonFile.json';
  let data = await fs.readFile(testDataFile, 'utf-8');
  let testData = await JSON.parse(data);
  // Dynamically construct the property path using template literals
  let answerPath = \`vehicleReg.answer_\${answerSet}\`;
  let answerValue = getNestedValue(testData, 'myDetailsPageQuestions.' + answerPath);
  await this.page.locator('div:has(> label:has-text("Some Text")) input').fill(answerValue);
}
// Helper function to retrieve nested values using string paths
function getNestedValue(obj, path) {
  return path.split('.').reduce((o, k) => (o || {})[k], obj);
}
// This approach builds the property path and retrieves the nested value dynamically.

// Solution 3: Modular and Optimized Dynamic Key Access
const fs = require('fs').promises;
async function answerMyDetails(answerSet) {
  try {
    const testData = await loadTestData('./myJsonFile.json');
    const answerValue = getAnswerValue(testData, answerSet);
    if (!answerValue) throw new Error('Invalid answerSet or missing data');
    await this.page.locator('div:has(> label:has-text("Some Text")) input').fill(answerValue);
  } catch (error) {
    console.error('Error filling input field:', error);
  }
}
// Modular function to load test data
async function loadTestData(filePath) {
  let data = await fs.readFile(filePath, 'utf-8');
  return JSON.parse(data);
}
// Modular function to retrieve dynamic key value
function getAnswerValue(testData, answerSet) {
  return testData.myDetailsPageQuestions.vehicleReg[\`answer_\${answerSet}\`];
}
// This solution adds error handling and validation for more robustness.

Acceso dinámico a JSON y flexibilidad mejorada en las pruebas de dramaturgos

Un aspecto que a menudo se pasa por alto en las referencias dinámicas a datos JSON en Playwright es el manejo de estructuras JSON multinivel. En muchos casos del mundo real, los archivos JSON contienen no solo propiedades directas sino también objetos y matrices profundamente anidados. La capacidad de Playwright para acceder dinámicamente a dichas estructuras se vuelve invaluable, especialmente cuando se automatizan pruebas que requieren entradas de datos flexibles. Un escenario típico podría implicar generar dinámicamente las claves JSON necesarias para acceder a varias propiedades dentro de un objeto anidado, lo que brinda a los desarrolladores un mayor control sobre la estructura.

Otro aspecto clave es el beneficio de reutilización que aporta la referencia dinámica. En lugar de escribir funciones separadas o duplicar código para cada propiedad específica, las claves dinámicas le permiten crear una función reutilizable que puede acceder a cualquier propiedad en el archivo JSON. Esto puede simplificar enormemente el mantenimiento de las pruebas, ya que cualquier cambio futuro en la estructura de datos o los requisitos no requerirá cambios en varias ubicaciones. Este enfoque modular garantiza un código más limpio y ciclos de desarrollo más rápidos.

Además, es fundamental garantizar que el script sea resistente a errores. Cuando se trabaja con datos a los que se accede dinámicamente, los cambios inesperados o los valores faltantes pueden provocar errores. Al implementar un manejo sólido de errores, como detectar propiedades faltantes o no definidas, la prueba puede fallar sin problemas con mensajes de error significativos. Esto no sólo ahorra tiempo de depuración sino que también hace que la prueba sea más confiable. El manejo de errores junto con la validación garantiza que solo se utilicen los datos correctos durante las pruebas, lo cual es fundamental para mantener scripts de automatización de alta calidad.